import java.util.Arrays;
import java.util.Stack;

/**
 * Created with IntelliJ IDEA.
 * Description:
 * User: xiaotutu
 * Date: 2024-12-06
 * Time: 15:04
 */
public class Sort {

    /**
     * 最好情况下：O(n)  ->  数据有序的情况下  1 2 3 4 5
     * 最坏情况下：O(n^2) -> 数据逆序的情况下  5 4 3 2 1
     * 空间复杂度：O(1)
     * 稳定性：稳定的排序
     * @param array
     */
    public static void insertSort(int[] array) {
        //默认第一个是位置是有序的，所以从下标1开始
        for (int i = 1; i < array.length; i++) {
            int tmp = array[i];
            int j = i - 1;
            for (; j >= 0; j--) {
                if (array[j] > tmp) {
                    array[j +1] = array[j];
                }else {
                    break;
                }
            }
            array[j + 1] = tmp;
        }
    }

    private static void shell(int[] array, int gap) {
        for (int i = gap; i < array.length; i += gap) {
            int tmp = array[i];
            int j = i - gap;
            for (; j >= 0; j -= gap) {
                if (array[j] > tmp) {
                    array[j + gap] = array[j];
                }else {
                    break;
                }
            }
            array[j + gap] = tmp;
        }
    }

    /**
     * 希尔排序
     * 时间复杂度在 o(n^1.25) - o(n^1.5) 之间
     * @param array
     */
    public static void shellSort(int[] array) {
        int gap = array.length;
        while (gap > 1) {
            gap /= 2;
            shell(array, gap);
        }
    }

    /**
     * 选择排序
     * 时间复杂度 o(n^2) (最坏)
     * @param array
     */
    public static void selectSort(int[] array) {
        //每一次都从一堆待排序的序列中选择最小/最大放在待排序序列的首位
        //假设第一个元素是最小的
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            //假设第一个就是最小值
            int minIndex = i;
            for (int j = i + 1; j < array.length; j++) {
                if (array[j] < array[minIndex]) {
                    minIndex = j;
                }
            }
            int tmp = array[i];
            array[i] = array[minIndex];
            array[minIndex] = tmp;
        }
    }

    /**
     * 第二种选择排序实现方法
     * @param array
     */
    public static void selectSort2(int[] array) {
        int left = 0;
        int right = array.length-1;
        while (left < right) {
            int minIndex= left;
            int maxIndex = left;
            for (int i = left + 1; i <= right; i++) {
                if (array[i] < array[minIndex]) {
                    minIndex = i;
                }
                if (array[i] > array[maxIndex]) {
                    maxIndex = i;
                }
            }
            swap(array, left, minIndex);
            if (maxIndex == left) {
                maxIndex = minIndex;
            }
            swap(array, right, maxIndex);
            left++;
            right--;
        }
    }

    private static void swap(int[]  array, int i, int j) {
        int tmp = array[i];
        array[i] = array[j];
        array[j] = tmp;
    }

    /**
     * 堆排序
     * 建堆的时间复杂度为o(n)
     * 向下调整的时间复杂度是o(logn)
     * 总的时间复杂度就是哦(n*logn)
     * @param array
     */
    public static void heapSort(int[] array) {
        //堆排序首先要建堆
        createHeap(array);
        int end = array.length - 1;
        while (end > 0) {
            swap(array, 0, end);
            shiftDown(array,0, end);
            end--;
        }

    }

    /**
     * 建堆
     */
    private static void createHeap(int[] array) {
        for (int parent = (array.length - 1 - 1) / 2; parent >= 0; parent--) {
            shiftDown(array, parent, array.length);
        }
    }

    /**
     * 向下调整
     * 建立的是大根堆
     * @param array
     * @param parent
     * @param size
     */
    private static void shiftDown(int[] array, int parent, int size) {
        int child = 2 * parent + 1;
        while (child < size) {
            if (child + 1 < size && array[child + 1] > array[child]) {
                child++;
            }
            if (array[parent] < array[child]) {
                swap(array, parent, child);
                parent = child;
                child = 2 * parent + 1;
            }else {
                break;
            }
        }
    }


    /**
     * 冒泡排序
     * 时间复杂度：O(N^2) 对数据不敏感  有序 无序都是这个复杂度！
     * 空间负责度：O(1)
     * 稳定性：稳定的排序
     *     插入排序   冒泡排序
     *
     * 加了优化之后，时间复杂度可能会变成O(n)
     * @param array
     */
    public static void bubbleSort(int[] array) {
        // i代表趟数 n个元素就要进行n-1趟的排序
        for (int i = 0; i < array.length - 1; i++) {
            boolean flag = true;
            // j代表比较次数 每一趟的比较次数都不一样
            for (int j = 0; j < array.length - 1 - i; j++) {
                if (array[j] > array[j + 1]) {
                    flag = false;
                    int tmp = array[j];
                    array[j] = array[j + 1];
                    array[j + 1] = tmp;
                }
            }
            //如果是有序的，就不需要再进行排序了
            if (flag) {
                break;
            }
        }
    }

    /**
     * hoare法
     * @param array
     * @param left
     * @param right
     * @return
     */
    private static int partition1(int[] array, int left, int right) {
        // 因为left会往后走，所以要用一个变量将最初的位置给记录下来，以便于后面交换
        int i = left;
        int tmp = array[left]; // 选取第一个元素作为枢轴
        while (left < right) {
            //为什么要加left < right ？
            // 因为如果left == right 说明已经排好序了，就不需要再进行排序了
            // 但是如果left < right 说明还没有排好序，就需要继续进行排序
            // 所以这里加上这个判断条件
            // 并且极端情况下，right可能一直--，会造成数组越界
            while (left < right && array[right] >= tmp) {
                right--;
            }
            while (left < right && array[left] <= tmp) {
                left++;
            }
            swap(array, left, right);
        }
        return left;
    }

    /**
     * 挖坑法
     * 与hoare法不同的是元素不交换，直接覆盖掉
     * @param array
     * @param left
     * @param right
     * @return
     */
    private static int partition(int[] array, int left, int right) {
        //记录中枢元素
        int tmp = array[left];
        while (left < right) {
            while (left < right && array[right] >= tmp) {
                right--;
            }
            array[left] = array[right];
            while (left < right && array[left] <= tmp) {
                left++;
            }
            array[right] = array[left];
        }
        array[left] = tmp;
        return left;
    }
    /**
     * 前后指针法
     * @param array
     * @param left
     * @param right
     * @return
     */
    private static int partition2(int[] array, int left, int right) {
        int prev = left ;
        int cur = left+1;
        while (cur <= right) {
            if(array[cur] < array[left] && array[++prev] != array[cur]) {
                swap(array,cur,prev);
            }
            cur++;
        }
        swap(array,prev,left);
        return prev;
    }

    /**
     * 三数取中法是针对于快速排序选基准的优化方法，它通过三数取中法选取一个元素作为枢轴，
     * 使元素均匀地分散在基准元素左右两侧，避免倒序情况下，只有单边树存在的情况
     * @param array
     * @param left
     * @param right
     * @return 返回中间数字的下标
     */
    private static int threeNum(int[] array, int left, int right) {
        int mid = (left + right) / 2;
        if (array[left] < array[right]) {
            if (array[mid] < array[left]) {
                return left;
            }else if (array[mid] > array[right]) {
                return right;
            }else {
                return mid;
            }
        }else {
            if (array[mid] < array[right]) {
                return right;
            }else if (array[mid] > array[left]) {
                return left;
            }else {
                return mid;
            }
        }
    }

    public static void insertSort2(int[] array, int left, int right) {
        for (int i = left + 1; i <= right; i++) {
            int tmp = array[i];
            int j = i - 1;
            for (; j >= left; j--) {
                if (array[j] > tmp) {
                    array[j + 1] = array[j];
                }
            }
            array[j + 1] = tmp;
        }
    }

    private static void quick(int[] array, int left, int right) {
        if (left >= right) return;
        // 这里用right - left + 1 是代表元素的个数
        // 不适用right - left 是因为其代表间隔
        /*if (right - left + 1 <= 20) {
            //直接插入排序
            insertSort2(array, left, right);
            return;
        }*/
        int mid = threeNum(array, left, right);
        swap(array, left, mid);
        int pivot = partition(array, left, right);
        // 递归左边
        quick(array, left, pivot - 1);
        // 递归右边
        quick(array, pivot + 1, right);
        /*int pivot = partition2(array, left, right);
        // 递归左边
        quick(array, left, pivot - 1);
        // 递归右边
        quick(array, pivot + 1, right);*/

    }

    /**
     * 快速排序递归实现
     * @param array
     */

    public static void quickSort1(int[] array) {
        quick(array, 0, array.length - 1);
    }


    /**
     * 快速排序非递归实现
     * @param array
     */
    public static void quickSort(int[] array) {
        if (array == null || array.length < 2) return;

        Stack<Integer> stack = new Stack<>();
        stack.push(0);
        stack.push(array.length - 1);

        while (!stack.isEmpty()) {
            int right = stack.pop();
            int left = stack.pop();
            if (left >= right) continue;

            int pivot = partition(array, left, right);

            // 先压较大区间，再压较小区间，可减少栈深
            if (pivot < right - 1) {
                stack.push(pivot + 1);
                stack.push(right);
            }
            if (pivot > left + 1) {
                stack.push(left);
                stack.push(pivot - 1);
            }
        }

    }

    private static void merge(int[] array, int left, int mid, int right) {
        int s1 = left;
        int e1 = mid;
        int s2 = mid + 1;
        int e2 = right;

        int k = 0;
        int[] tmpArr = new int[right - left + 1];

        while (s1 <= e1 && s2 <= e2) {
            if (array[s1] <= array[s2]) {

            }else {
                tmpArr[k++] = array[s2++];
            }
        }
    }

    private static void mergeSortFunc(int[] array, int left, int right) {
        if (left >= right) {
            return;
        }
        //先划分，再合并
        int mid = (right + left) / 2;
        mergeSortFunc(array, left, mid);
        mergeSortFunc(array, mid + 1, right);
        merge(array, left, mid, right);
    }

    /**
     * 归并排序递归实现
     * @param array
     */
    public static void mergeSort(int[] array) {
        mergeSortFunc(array,0,array.length-1);
    }

    /**
     * 归并排序非递归实现
     * @param array
     */
    public static void mergeSort2(int[] array) {
        int gap = 1;
        while (gap < array.length) {
            for (int i = 0; i < array.length; i = i + gap*2) {
                int left = i;
                int mid = left+gap-1;
                int right = mid+gap;
                //mid  和 right 有可能会越界
                if(mid >= array.length) {
                    //纠正
                    mid = array.length-1;
                }
                if(right >= array.length) {
                    right = array.length-1;
                }
                merge(array,left,mid,right);
            }
            gap *= 2;
        }
    }
    /**
     * 计数排序
     * 时间复杂度：O(范围+n)   范围越小复杂度越快--》计数排序适合于 给定范围且范围不大
     * 空间复杂度：O(范围)
     * 稳定性：TODO
     * @param array
     */
    public static void countArray(int[] array) {
        //1、找到数组当中的最大值和最小值 O(N)
        int maxVal = array[0];
        int minVal = array[0];
        for (int i = 1; i < array.length; i++) {
            if(array[i] < minVal) {
                minVal = array[i];
            }
            if(array[i] > maxVal) {
                maxVal = array[i];
            }
        }
        //2、可以确定计数数组的大小  O(N)
        int range = maxVal - minVal + 1;
        int[] count = new int[range];
        //3、再次遍历原来的数组 把原来的数据 和 计数数组的下标进行对应，来计数
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            int val = array[i];
            count[val-minVal]++;//这里开始计数 假设val是92 minVal = 91
        }
        //4、上述循环走完 计数数组已经存好了对应关系 ，遍历计数数组  O(范围+n)
        int index = 0;//记录重新写会array数组的下标
        for (int i = 0; i < count.length; i++) {
            int val = count[i];
            while (val != 0) {
                array[index] = i + minVal;
                val--;
                index++;
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] array1 = new int[]{10, 6, 7, 1, 98, 75, 37, 98, 73};
        int[] array = new int[]{5, 4, 3, 2, 1};
        // bubbleSort(array);
        // selectSort(array);
        // insertSort(array);
        // shellSort(array);
        // quickSort1(array1);
        quickSort(array1);
        // mergeSort(array);
        // heapSort(array);
        System.out.println(Arrays.toString(array1));
    }
}


